Explorium融资1,900万美元用于统一AI模型培训和部署

总部位于特拉维夫的初创公司Explorium正在开发一个它所称的自动化数据和功能发现平台。该公司今天宣布,它在几轮融资中总共筹集了1900万美元。Emerge和F2 Capital在一次种子融资中出资360万美元,Zeev Ventures领投了1550万美元的A轮融资。

资本流入之前,Explorium经历了辉煌的一年。该公司表示,在这一年里,它在金融服务、消费品包装、零售和电子商务等行业吸引了《财富》百强客户。Explorium首席执行官Maor Shlomo说:“我们正在为机器学习数据做搜索引擎为网络做的事情。”

Explorium的平台就像一个存储所有组织信息的仓库,将孤立的内部数据连接到成千上万的外部资源。使用机器学习,它可以自动提取、设计、聚合并集成从数据到复杂预测算法等最相关的功能,在评分、排名和部署表现最好的算法之前,对数百个算法进行评估。

Shlomo解释说,贷款机构和保险公司可以使用Explorium从数千个数据源中发现预测变量,而零售商可以利用它来预测哪些客户可能购买每种产品。他补充说:“就像搜索引擎搜索web网站并根据您的需要获取最相关的答案一样,Explorium搜索组织内外的数据源,以生成驱动精确模型的特性。”

在Explorium中,数据科学家可以添加自定义代码来合并领域知识和微调AI模型。此外,他们还可以访问旨在帮助从大型语料库中发现优化通知模式的工具。

Emerge创始合伙人Dovi Ollech表示:“Explorium的愿景是,通过在规模上从每一个可能的来源寻找相关数据,从而使模型更加健壮,从而增强数据科学家的能力,这正在数据科学领域创造一种范式转变。从一开始与团队合作就表明,他们拥有交付这样一个革命性数据科学平台所需的深厚专业知识和能力。”

Explorium加入了蓬勃发展的“auto ML”领域的其他初创公司和现有企业。Databricks上个月刚刚发布了一个用于模型构建和部署的工具包,它可以自动执行超参数调优、批量预测和模型搜索等操作。IBM的Watson Studio AutoAI于今年6月发布,承诺将实现企业AI模型开发的自动化,微软最近增强的Azure机器学习云服务和谷歌的AutoML套件也将实现这一目标。

IDC预计,到2022年,全球在认知和人工智能系统上的支出将达到776亿美元,高于去年的240亿美元收入。Gartner对此表示赞同:在最近对全球数千名企业高管进行的一项调查中,该公司发现,人工智能的实现在过去四年里增长了270%,仅去年一年就增长了37%。

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